울트라마라톤 경기력에 따른 탄수화물 섭취량과 지속적인 혈당량의 비교관찰 연구

연구 설계

이 관찰 연구는 울트라마라톤 동안 달리기 속도, 식이 섭취량, 모니터링된 혈당 수치 사이의 관계를 조사하기 위해 고안되었습니다. 모든 절차는 류코쿠대학 인간연구윤리심의위원회(제2021-21호)의 승인을 받았습니다. 연구에 등록하기 전에 모든 참가자로부터 서면 동의를 얻었습니다. 이 연구는 헬싱키 선언에 따라 수행되었습니다.

경마장과 주자들

본 연구는 2021년 LAKE BIWA 100에서 수행되었습니다.²¹, 2021년 10월 1~3일 일본 시가현에서 공연되었습니다. 코스의 거리는 169km, 총 표고는 10,500m이다. 코스에는 산책로, 바위, 오솔길, 초원, 포장 도로가 포함되었습니다. 코스는 8개의 보조 스테이션을 통해 9개의 세그먼트로 나누어졌으며 각 주자의 통과 시간이 전자적으로 기록되었습니다. 모든 주자들은 울트라마라톤 내내 위치 데이터와 달리기 속도를 기록하기 위해 위성 위치 확인 시스템(IBUKI GPS, OND Inc., 일본)을 사용했습니다. 각 구호소 사이의 거리는 18.8 ± 7.3km였으며 7km에서 28km까지 다양했습니다. 제한 시간은 52시간이었습니다.

주자들 모두가 울트라마라톤 대회를 완주했으며, 최근 3년간 국제트레일러닝협회(International Trail Running Association)가 인증한 포인트 합이 6점을 넘어 초내구 대회 경험을 입증했다. 따라서 2021 LAKE BIWA 100에는 높은 지구력을 갖춘 초지구력 선수 총 100명(남자 86명, 여자 14명)만이 참가할 수 있었습니다. 모든 주자들은 식단과 음료 등 필수품을 운반하기 위해 배낭을 메고 달려야 했습니다. 마지막으로 77명의 주자들(77%)이 100마일 울트라마라톤을 완주했으며, 평균 완주 시간은 45:15(시:분)였습니다. 반면 23명의 주자들은 대회를 완주하지 못했다.

연구 참가자 및 그룹

본 연구에는 전체 100명의 주자들 중 22명(남자 18명, 여자 4명)이 자발적으로 참여하였다. 참가자 모집은 행사 주최자의 광고와 개인 SNS를 통해 진행됐다. 성별, 키, 체중을 자가 보고하였고, 표준식에 따라 체질량지수(BMI)를 계산하였다. 울트라마라톤 연구에서는 16명의 참가자(72.7%)가 완주했고, 나머지 참가자들은 완주하지 못했다(DNF, N= 6). 은퇴는 3개 구간(47km, N= 1), 4(75km, N= 2), 5(97km, N= 2) 및 7(125km, N= 1). DNF는 완료 시간 제한(52시간)으로 인해 발생했으며 참가자의 심각한 부상은 확인되지 않았습니다. DNF 시간 범위는 18:37부터 36:08까지였습니다. 전체 완주 시간의 중앙값에 따라 16명의 완주자는 상위 그룹(N= 7) 및 하위 그룹 (N= 9). 종료 시간의 범위는 상위 그룹에서는 28:08부터 43:31까지, 하위 그룹에서는 47:11부터 50:41까지였습니다.

실행 속도 및 표준화

각 구호소 간 운행 시간과 속도는 공식 홈페이지에서 얻었습니다.²¹. 이전 연구에서 나타난 바와 같이¹², 각 구간별 표준주행속도는 성별에 따라 상위 5명의 완주자를 평균하여 산출하였다. 주행속도는 주행거리/시(km/h)로 표현하였으며, 남녀 참가자별로 구간별 표준화된 주행속도를 계산하였다. 각 구간 주자의 달리기 속도는 % 달리기 속도 = (참가자의 달리기 속도) / (성별 상위 5명의 달리기 속도 평균) × 100이라는 공식으로 표준화하였다. 표준화된 달리기 속도는 달릴 때만 100%를 초과한다. 남녀별 상위 1위, 2위와 맞먹는 속도다.

식이 데이터

참가자들은 울트라마라톤 내내 음식 섭취량과 음료 섭취량, 전체적인 타이밍을 스스로 기록했습니다. 시작 전 60분 이상 섭취한 음식과 음료는 식이 데이터에 포함되지 않았습니다. 총 음식 섭취량은 경기 전후에 촬영한 사진을 통해 확인하였습니다. 대회 중 식이 섭취량은 제품의 영양정보를 바탕으로 계산되었습니다. 데이터를 이용할 수 없는 경우, 이러한 영양 섭취량은 2020년 일본의 표준 식품 구성표에 따라 계산되었습니다.²². 체중(kg)/러닝타임(시간)으로 표시하였습니다. ^12,14.

간단한 형태의 자가식단 이력 설문지(BDHQ)를 이용하여 습관성 식습관 데이터를 획득하였다.^23,24. BDHQ는 지난 달 식품 섭취 빈도를 평가하는 자가 관리 설문지입니다. 에너지 및 다량영양소 섭취량은 식품 및 음료 항목의 식이 섭취량으로 계산되었습니다.^23,24.

혈당 데이터 및 표준화

다른 연구에서 설명한 바와 같이 순환 포도당 수준은 FGM으로 모니터링되었습니다.^25,26. 간단히 말하면, FGM 시스템(FreeStyle Libre Pro, Abbott Diabetes Care, Alameda, CA)은 피부 아래 간질액의 포도당 농도를 지속적으로 측정하고 해당 보행 장치를 생성합니다. FGM 센서는 상완 뒤쪽에 부착하였고, 15분 간격으로 혈당 농도를 측정하였다. 참가자들은 울트라마라톤 시작 24시간 이상 전에 장치에 부착되었습니다.

각 참가자에 대해, 경기 중 혈당 농도는 휴식 중 공복 혈당 농도를 빼서 표준화되었습니다(그림 1). 1). 따라서 혈당 수치는 안정시 공복 혈당 수치보다 증가한 것으로 표현되었습니다.⊿포도당). 평균, 최고, 최저 외에 ⊿혈당 수준, 각 참가자의 최고 혈당 수준과 최저 혈당 수준의 차이를 각 세그먼트에서 계산했습니다.

100마일 울트라마라톤 이후와 도중의 혈당 수치 표준화. 이 과정은 9개 부분으로 나누어졌습니다(①~⑨, 수직 점선) 8개 구호소 기준. 고도 프로필은 오른쪽 수직 축과 채워진 영역에 표시됩니다. 혈당 수치를 모니터링한 대표적인 결과는 왼쪽 세로축과 실선에 표시됩니다. ⊿각 주자의 휴식 혈당 수준을 빼서 포도당 수준을 표현했습니다(수평 점선). 각 세그먼트에서 *는 가장 높은 것을 나타냅니다. ⊿포도당, †는 가장 낮은 것을 나타냅니다. ⊿포도당, 이중선은 평균을 나타냅니다. ⊿포도당 수준.

통계

모든 통계 분석은 SPSS 버전 29.0(SPSS, Inc., Chicago, IL)을 사용하여 수행되었습니다. 일원 분산 분석의 통계적 검정력은 3개 그룹(각각 6명(총 18명)), 그룹 간 탄수화물 섭취량 차이 0.1g/kg/h, 표준 편차 0.5, 유의 수준 0.05를 기준으로 계산되었습니다. 계산된 통계적 검정력은 0.81이었습니다. Kolmogorov-Smirnov 테스트는 데이터 분포의 정규성을 평가하기 위해 수행되었습니다. 상위 그룹, 하위 그룹 및 DNF 그룹 간의 연속 변수의 차이는 일원 분산 분석에 이어 Tukey의 HSD 사후 테스트를 통해 평가되었습니다. 비모수적 데이터에는 Bonferroni 보정을 사용한 Kruskal-Wallis 테스트가 사용되었습니다. 범주형 데이터는 카이제곱 검정을 사용하여 분석되었습니다. 울트라마라톤 동안 탄수화물 섭취량의 변화와 혈당 수치 모니터링은 Tukey 사후 테스트를 통한 양방향 ANOVA로 분석되었습니다. 양방향 ANOVA(그룹 x 세그먼트)는 DNF 그룹을 제외한 레이스 전체와 모든 그룹을 포함하는 세그먼트 1~3에서 수행되었습니다. 식이섭취량은 양방향 ANOVA 테스트를 통해 경기 전반부와 후반부의 차이를 조사하였다. 식이 섭취 및 혈당 조절과 달리기 속도의 연관성은 Spearman의 순위 상관 계수에 의해 결정되었습니다. 데이터는 평균과 표준편차로 표시됩니다. 통계적 유의성 수준은 다음과 같이 설정되었습니다. 피< 0.05.